Vibe Coding 这个词是 Andrej Karpathy 在去年年初发明的，现在已经变成 AI 编程领域最火的词了。他用了一段非常直白的话来描述：

“It’s not really coding — I just see stuff, say stuff, run stuff, and copy-paste stuff, and it mostly works.”

翻译过来就是：我不写代码了，我只看、只说、只跑、只复制粘贴，而且大部分情况下它能跑。

这话从一个前 Tesla AI 总监、OpenAI 创始成员嘴里说出来，确实挺冲击的。但你要是实际用过现在这波 AI 编程工具，你会知道他说的是真的。

重点不是工具，是角色换了

很多人以为 Vibe Coding 就是"用 Copilot 写代码"，觉得没什么大不了的。我以前也这么想。

直到我开始用 Cursor 写了一个小项目。我发现整个工作流变了。以前是：我想好逻辑 → 敲代码 → 调试。现在是：我开口说 → AI 写 → 我跑起来看看 → 不对再说一遍。这个转变其实挺本质的。你不是在写代码了，你是在提需求。

打个比方。以前写代码你是施工队，现在你是甲方。你说"我要一个 RSS 阅读器，左边列表右边内容"，AI 哐哐哐给你干出来。你说"列表太宽了缩到 300px"，它又改了。你说"加个暗色模式"，它又改了。

你全程没写过一行代码。但你确实"做"了一个项目。

这种感觉很奇妙。有时候我盯着屏幕发呆——这活是我干的吗？好像不是。但东西确实做出来了。

爽是真爽，但有几个问题

我说说我实际用了几个月之后的感受。

最爽的是做原型。上个月我有个内部工具要做，前端后端数据库全上。按以前的工作流，光搭架子配路由写 API 再联调，一天估计打不住。但那次我跟 Cursor 聊了一下午的天，两小时 MVP 就出来了。这个效率提升是碾压级的，没什么好争议的。

但问题也不少。

一个是代码质量飘忽不定。 AI 有时候会在特别奇怪的地方偷懒。我跟它说配置项走环境变量，它给我硬编码塞在代码里。我跟它说用某个 API，它给我写了个已经被弃用的版本。你要是没看出来，它就这么上线了。

第二个问题更隐蔽——你对代码的理解在慢慢退化。 项目越大，你越不敢改。因为你没写过那些代码，你不知道动了这里会不会把那边搞炸。以前写代码积累的是肌肉记忆，哪块逻辑在哪、怎么写最稳妥，心里都有数。现在积累的是"提示词记忆"——怎么描述需求才能让 AI 写对。前者让你越来越强，后者让你越来越依赖。

还有一个就是调试特别累。 以前出 bug，是你自己引入的，看一下逻辑链就能找到。现在出 bug，是 AI 引入的，你得花时间教它理解哪里错了。有时候你说半天它改不对，你一气之下自己动手改了——然后发现还不如一开始就自己写。

我觉得适合这么用

我自己实践下来，Vibe Coding 最适合两件事。

一个是快速验证想法。 你想试个东西，不确定能不能行，不用花一整天搭工程。直接跟 AI 说，半小时跑起来看看效果，不行就扔。这个成本太低了。

另一个是你懂但懒得写的东西。 你知道那个逻辑怎么写，但你不想去查语法、不想去翻文档。告诉 AI，它帮你糊上去，你检查一下没什么问题就合。这是效率最大化。

不适合什么也很清楚：

• 复杂架构就别让 AI 搞了，它没有大局观，做着做着就偏离了
• 性能敏感的底层代码也别用它，AI 对性能的直觉还很差
• 还有就是你自己完全不懂的东西——你不懂的话连验收的能力都没有，AI 写出来是好是坏你完全没概念，这就危险了

我的态度

说到底，Vibe Coding 的本质是在"人写代码给机器执行"这个链条中间插了一个 AI 翻译官。

你信它，你就快。你不信它，你就得逐行审，那就更慢。

我的态度是：用，但别信太多。

就像招了一个特别勤奋但经验一般的实习生。他干活快，什么都能干一点，但你不能全信他。每次提交都得 review，每个边缘情况都得自己想一遍。

你把它当成一个能说人话的搜索引擎 + 补全工具，它无敌。你把它当成一个能独立交付的程序员，你会失望的。

不过这波工具迭代的速度确实快。Cursor、Copilot、Claude Code、Codex……一个比一个猛。我身边做开发的朋友分成了两拨，一拨拼命拥抱，能用 AI 写的绝不自己动手，一个人干三个人的活。另一拨打死不用，信不过 AI 写的代码，坚持手写，保持对代码的掌控。

我觉得两派都有道理。但有一件事越来越清晰——以后不会被淘汰的，不是代码写得最好的人，而是最能跟 AI 协作的人。

学会摇人，也学会验货。就这么简单。